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非模生物STRING结合cytoscape进行PPI画图

软件要求主要使用的软件为cytoscape和stringapp插件。示例具核梭杆菌( Fusobacterium nucleatum , F . nucleatum ) 假设我们拿到了公司给的差异基因列表，要对这份列表上的基因进行蛋白互作分析。 > head(gene_FN) # A tibble: 6 × 5 ID logFC pvalue Description

Cytoscape：庞大的相互作用网络出图神器

作者：麦子（转载请注：解螺旋·医生科研助手）在生信分析里，各种物质相互作用网络（interaction network）的研究也很丰富，数据比较复杂。今天安利的Cytoscape就是一个专用于互作网络数据可视化的软件，比如蛋白-蛋白相互作用（Protein-Protein interaction, PPI）：还有mRNA–microRNA相互作用：反正就这

Cytoscape：庞大的相互作用网络出图神器

作者：麦子（转载请注：解螺旋·医生科研助手）在生信分析里，各种物质相互作用网络（interaction network）的研究也很丰富，数据比较复杂。今天安利的Cytoscape就是一个专用于互作网络数据可视化的软件，比如蛋白-蛋白相互作用（Protein-Protein interaction, PPI）：还有mRNA–microRNA相互作用：反正就这

Brenda to Cytoscape (2,v1.0)

Intro Cytoscape是生信常用的图数据表示软件，网络资料如下： Cytoscape官网知乎：最新版Cytoscape安装注意事项知乎：一网打尽：cytoscape详细教程本机已经安装了JDK，可以参考Java 开发环境配置。 Merge Youtube上有系列视频： Quickstart Tutorial - Basic Expression Analysis (08:3

图论可视化和算法库: cytoscape.js

什么是cytoscape.js cytoscape.js是一个图论相关的可视化, 可响应, 且自带一些基本图论算法的js库。截至我写这篇博客的时候cytoscape.js在github上仍然相当活跃，既有商业应用也有开源软件使用这个库, 是一个相当可靠的库。有兴趣请访问其官方网站使用cytoscape.js cyt

Cytoscape.js——（试图学习）数据分析与可视化插件的使用

官网给出的调用方式： 1 <script src="cytoscape.min.js"></script> 或者 1 <script type="module"> 2 import cytoscape from "./cytoscape.esm.min.js"; 3 </script> 可以使用的程序包在cytoscape/dist/目录下，你可以通过npm下载： npm install

撤消Cytoscape JS中的节点操作

当您在cytoscape JS中删除节点(使用cy.remove())时,连接到这些节点的边也会从图中删除. cy.remove()的描述说,它从图中删除了元素并返回了它们. 但是,返回的数据不包括已删除的边. 因此,以下操作顺序 removedData = cy.remove(someNodes); cy.add(removedData); 确实要修改图形,

cytoscape.js 返回段距离和段权重值

从坐标（PointX，PointY）返回段距离和段权重 segment-distances segment-weights function getDistWeight(sX, sY, tX, tY, PointX, PointY){ var W, D; D = ( PointY - sY + (sX-PointX) * (sY-tY) / (sX-tX) ) / Math.sqrt( 1 + Math.pow((sY-tY) / (sX-tX), 2) ); W = Ma

面对妖艳的配置文件，python小技巧来帮你！

今天小编和大家分享如何借助Python脚本轻松构建cytoscape导入文件。Cytoscape是一个非常适合展示各种相互作用关系的可视化软件。具体来说就是可以用于蛋白互作网络的展示，miRNA与蛋白质或者TF与RNA的相互作用等内容的可视化，是一个生信分析不可或缺的神器。但是当要处理的数据比较多

无需写代码的高颜值富集分析神器

无需写代码的高颜值富集分析神器富集分析是了解一个基因集功能倾向性的一个方式，在组学研究领域应用广泛。常见的有基于差异基因的Over-representation分析，也就是常说的GO、KEGG富集分析和Functional class scoring分析，如GSEA。这两种富集分析算法不同，但可以都支持同样的注释集